Otoyol kaldırımlarındaki çatlak hastalığı: MYUAV DRONE otomatik kontrol ve tanımlama sistemi
Başvuru geçmişi
▶ Hızlı Yollardaki Çatlaklar ve Hastalıklar İçin Devriye Denetimi Gerekliliği
Otoyollar, çok sayıda araçtan oluşan trafik basıncını taşıyan önemli ulaşım arterleridir. Çatlaklar yol yüzeyi hastalığının bir türüdür. Zamanında onarılmazsa, yollar bozulur.Yolun gevşekliği ve çöküşü gibi sorunlara yol açabilir.Bu nedenle yol yüzeyinde çatlaklar ve hastalıklar için denetim yapılması gerekmektedir.
▶ Yol patlamalarının kontrolünün avantajları
(1) Verimliliği artırmak
MYUAV DRONE, insan kaynaklarının ve zaman maliyetlerinin azalması ile büyük yol yüzeylerini hızla kapsayabilir.MYUAV DRONE çatlak tespit görevlerini daha hızlı tamamlayabilir.
(2) Doğruluğu artırmak
Gerçek zamanlı olarak yol üzerindeki çatlakları yakalamak ve kaydetmek, öznel yanlış yargılamalardan kaçınmak ve insan tarafından tespit edilmeyi kaçırmak.Çatlakların tespitinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için otomatik analiz ve sınıflandırma yapılabilir..
(3) Güvenliği artırmak
Çatlaklar yol yüzeyi hastalıklarının yaygın bir durumudur ve zamanında onarılmazsa, trafik güvenliği için potansiyel riskler yaratabilir.Çatlak tespiti için MYUAV DRONE kullanmak yol çatlaklarını zamanında tespit edebilir ve kaydedebilir, ilgili departmanlara zamanında ve doğru bilgi sağlamak ve bakımı ve onarımını kolaylaştırmak.
(4) Maliyetleri azaltmak
Geleneksel çatlak tespit yöntemi çok fazla insan gücü ve zaman gerektirir ve çok çeşitli yol yüzeylerinde kapsamlı denetimler yapmak pahalıdır.MYUAV DRONE'da çatlak denetimleri yapmak operasyon maliyetlerini azaltabilir, algılama verimliliğini ve doğruluğunu artırır ve böylece ilgili departmanlar için bakım ve onarım maliyetlerini azaltır.
Çatlak tanıma algoritmasının teknik uygulaması
(1) Görüntü edinimi
MYUAV Drone, gerçek zamanlı fotoğraf çekmek veya yol yüzeyinin düzenli denetimlerini yapmak ve yol yüzeyinin görüntü verilerini elde etmek için yüksek çözünürlüklü bir kamera veya sensörle donatılmıştır.
(2) Görüntü ön işleme
Toplanan görüntü verilerini, görüntü denoizasyonu, gri ölçekleri, kontrast arttırma ve diğer işlemler dahil olmak üzere önceden işleme koyun.Denoising ve güçlendirme görüntüleri sonraki çatlak tespiti ve tanıma için yararlıdır.
(3) Çatlak tespiti
Kenar algılama, morfolojik işleme ve filtreleme gibi algoritmalar aracılığıyla önceden işlenmiş görüntülerden potansiyel çatlak alanları çıkarın.
(4) Özellik çıkarma
Renk, doku, şekil vb. gibi tespit edilen çatlak alanlarından özellikler çıkarmak. Özellik çıkarımı, çatlakları diğer yol dokularından veya gölge müdahale faktörlerinden ayırt etmeye yardımcı olur.
(5) Sınıflandırma ve tanınma
Alınan çatlak özelliklerini sınıflandırmak ve tanımak için destek vektör makineleri, sinir ağları, derin öğrenme vb. gibi makine öğrenimi algoritmaları kullanın.Çok sayıda açıklamalı çatlak görüntüsü eğitim verileri olarak kullanılabilir., modelin gerçek çatlakları otomatik olarak tanımasını sağlar.
▶ Çatlak tanıma algoritmasının prensibi
Yol hastalığı algoritması tanıma denetim sistemi, yol çatlak hastalığı görüntülerini eğitmek için derin öğrenme algoritmalarına dayanır ve böylece yol çatlak tanıma, segmentasyon,ve istatistikAlgoritma yüksek verimlilik, doğruluk ve istikrar özelliklerine sahiptir ve sürekli olarak gerçek zamanlı yol fotoğraf verilerini tanıyabilir.Otomatik olarak yolda 5 mm'den fazla çatlak tespit edebilir ve % 85'in üzerinde bir tanıma oranı sağlar.
Derin öğrenme, farklı senaryolara yüksek uyarlanabilirlik elde edebilen ve belirli sorunların ihtiyaçlarına göre yükseltme için hedeflenebilen eğitim için transfer eğitim modunu benimser.Algoritmanın sürdürülebilir güncelleme yeteneğini koruyarak, daha hızlı tespit hızı, daha yüksek tespit doğruluğu ve daha fazla hastalık tespit fonksiyonu elde etmek için arka planda güncellenebilir,donanım döngüsü içinde bir dizi algoritmayı sürekli olarak geliştirebilen.
Sistem tasarımı ve uygulama planı ve uygulanması
▶ Sistem mimarisi
Gökyüzü sonu: MYUAV DRONE uçuş platformu, yüksek çözünürlüklü kamera
Yer ucu: uzaktan kumanda, yer istasyonu
- Drone Çözüm Sağlayıcısı...
MYUAV® TECHNOLOGIES CO., LTD.
- Hayır.
Vergi numarası: 91320118MA275YW43M Hukuki kayıt numarası: 320125000443821
Ekle: No.89, Pingliang Caddesi, Jianye Bölgesi, Nanjing, Çin 210019
M: myuav@myuav.com.cn T: +86 25 6952 1609 W: en.myuav.com.cn
[Uyarı]MYUAV TM bir savunma ürünü üreticisidir ve bir devlet kurumu tarafından güvenlik yönetimi altındadır.
Bizim tarafından sağlanan çizimler, malzemeler, numuneler vb. sadece belirtilen amaçlar için kullanılabilir.